成都市住宅区人行道景观调查探究.doc

成都市住宅区人行道景观调查探究 　　摘 要：通过对成都市五环以内住宅区人行道景观进行满意度调查，对自然地理、社会环境、相关政策，以及成都市内人行道所处的环境进行数据分析，揭示成都市人行道的现状，探析影响市民对人行道景观满意度的几个因素，并提出有针对性的建议 关键词：人行道景观；问卷调查；主成分因子分析；线性回归分析 目前，我国对城市人行道景观设计的研究工作还比较滞后，为人们营造一个安全、便捷、舒适的步行空间，强化道路沿线景观，已成为推动我国城市景观建设发展的重要课题 本文通过对人行道景观满意度进行问卷调查，研究成都市人行道现状。在收集到满意度数据以后，使用主成分分析法进行数据处理及对比分析，归纳目前成都市人行道存在的问题，以及影响市民对住宅区人行道景观满意度的重要因素，最后，提出建议，进行总结 一、调查问卷的设计 1.问卷调查方法 本次问卷通过实地采访当地居民，并根据调查对象样本选择15个区域进行投放，每个区域保证5份左右的问卷投放量，可以尽量避免一些意外情况。因为是实地采访，所以数据偏差的可能性较低，真实性较高 2.问卷的设计 （1）问卷的构成 本问卷主要从人行道的环境、功能性、安全性，以及舒适性等角度入手分析人行道景观各因素对市民感官的影响 从环境角度看，问题主要涉及：①人行道绿化是否足够好；②人行道各设施摆放是否足够美观 从功能性角度分析，问题有：①道路铺装是否完好；②能否满足行人需求 从安全性角度入手，问题有：①防护设施如防护栏等是否完好；②安全警示牌等是否已经设立；③有无车辆违章行驶、停放现象 从舒适性角度考虑，问题有：①道路两边店铺、摊贩等有无占道经营现象；②道路各设施摆放是否美观；③道路是否平坦 （2）问卷的评价量表 本??卷采用5级分数的李克特量表进行评价。李克特量表由一组对某事物的态度或看法的陈述组成，回答者对这些陈述的回答被分成“非常同意、同意、不知道、不同意、非常不同意”五类，或者“赞成、比较赞成、无所谓、比较反对、反对”五类。人们在态度上的差别，就在这一组的多样选择中被巧妙地反映出来。这五个选项分别记为5、4、3、2、1分，每个被调查者的态度总分就是他对各道题回答所得分数的加总，这一总分可说明他的态度强弱或他在这一量表上的不同状态 二、调查数据分析 1.KMO与Bartlett的球形度检验 由于主成分因子分析的默认前提是数据组中各变量之间必须具有相关性，否则各变量之间没有共享信息，无法进行分析。所以在进行主成分因子分析之前，需要做KMO与Bartlett的球形度检验判断这组数据是否适合做主成分因子分析。本次检验结果：KMO值为0.765。因子的适应性大于一般要求的0.6的标准，因此可以做因子分析；其中最后一项的显著性的值为0.000，小于0.05，通过了标准值为0.05巴特利球形检验。因此，可以得出结论：这组数据适合进行主成分因子分析 2.公因子方差 在进行主成分因子分析时，因为预先所选择的多个指标并不是完全相同的，将这些并不相同的指标强行归为几个类别，在这个过程中，就会产生信息的损失。为了检查所收集的数据在主成分因子分析过程中的信息损失程度，就要进行信息损失度的检查，也就是公因子方差的测算（如表1） 在表中可以清晰地看到各个指标在进行主成分因子分析时的信息提取度，也就是第三列的数据，而所需要的信息损失度则等于起始值减去信息提取度。根据一般情况，信息度损失达到40%以下，选出的信息度提取度比较少，即信息损失度比较大。据表格得出四条指标信息，即人行道给市民的感受（提取54.2%，损失接近50%）；人行道的卫生条件（提取57.1%，损失接50%）；人行道的铺装（提取39.2%，损失超过60%）；人行道与机动车道的隔断（提取56.7%，损失接近50%）。因为本次实验所选取指标的数量过少，如严格按照一般标准进行分析则会损失过多数据，所以在这里稍微放宽标准，选取信息损失度为50%以下的指标为合格指标。因此，最终信息损失度超标的只有一个指标，即人行道的铺装，它的信息度损失超过60%，超出了之前所制订的50%的标准，因此这个指标不合格，在之后的数据分析中将被弃用 3.主成分分析 在做完前面两步的检验工作，验证了所选取指标的适应性与信息流失度之后，就正式开始分析数据的主成分因子，在将所有数据输入到SPSS之后，选择因子分析开始分析，得到的主成分信息如表2 如表所示，这组13个原始指标最多可以分为13类，即13个主成分，但是目的是将这13个变量分为尽可能少的类别，尽可能达到更少的信息损失。在理论上，所提取所有的主成分的累计方差贡献率要大于等于85%，这个数字也意味着信息的损失量在15%以内。但是本次实验所选